Modulating Cation and Water Transports for Enhanced CO Electrolysis via Ionomer Coating
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrification of the chemical industry has been considered an enabler for energy transition on a massive scale. In this context, carbon monoxide electroreduction (COR) to produce multi‐carbon (C2+) products is considered one of the forefront emerging technologies. The key challenge in COR comes from the excessive cation crossover to the cathode via electromigration and water diffusion, which limits CO availability and impedes product selectivity. Commercial anion exchange membrane (AEM) suppresses the electromigration of cations, however, suffers from water diffusion which facilitates cation crossover. Here, we tackled these problems emerging from cation crossover and water diffusion by directly depositing an ultrathin Nafion ionomer on the cathode (sputtered Cu) surface. Our approach enables full‐cell energy efficiency of 21 % for converting CO into ethylene (C2H4) at 100 mA/cm2 with over 200 hours of stable operation. We also exhibited record high energy efficiency for ethanol (C2H5OH) production with CO‐to‐C2H5OH electrolysis efficiency of 17 %. This approach to directly depositing ultrathin ionomer on the cathode to enhance system performance may benefit other electrochemical systems to overcome challenges associated with scalability, stability, and efficiency to produce high‐value chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».